そうすることで、移動体解析の自動化を進め、人手の作業負担を軽減し、省力化を実現します。また、この技術を活用することで、より多くの道路交通環境に適応可能となり、交差点の安全性向上や交通管理の効率化をさらに推進することができます。

本研究では、カメラ映像を活用し、交差点を通過する移動体（車）の動きを解析する技術を開発しています。カメラが捉えた映像から移動体の重心を特定し、どの種類の移動体がどの場所からどの場所へ移動するのかを示す移動ベクトルを生成します。

交通量の多い交差点等を想定すると、カメラの画角内を複数の移動体が通過することで、様々な移動ベクトルが得られます。その結果を経時的に蓄積し、同一方向の移動ベクトルをグループにまとめる解析処理を行います。

この技術により、交差点における空間の特性と移動体の特性を自動的に解析し、可視化することが可能になります。これにより、交通の流れをより詳細に把握し、安全性の向上や効率的な交通管理への活用が期待されます。

道路の形状が複雑であったり、白線等の表示が途切れているような交差点であっても、グループ分けによって認識される移動体の流れをシステムが処理することができます。

さらに、これらの技術を活用することで、解析された空間情報をもとに道路利用者に危険を知らせる警戒エリアの設定や、通過車両台数の計測など、さまざまな用途への応用が可能になります。これにより、交通の安全性向上だけでなく、都市のスマート化や交通インフラの最適化にも貢献できると考えています。

カメラ映像上の移動体の位置と移動ベクトル

AI技術の進化により、私たちは現実空間と仮想空間をシームレスに融合させる新たな情報化社会へと移行しています。従来の Society 4.0 では、人の手による介入が必要であり、不連続なデータ処理が課題となっていました。しかし、Society 5.0 では、AIを活用することで人の介在を減らし、リアルタイムで継続的な情報の取得・解析が可能になります。

本研究で開発した移動体解析技術も、この流れの中で重要な役割を果たします。交差点における空間情報と移動体の特性を仮想空間で生成・活用することで、より精密で高度な交通解析が実現されます。これにより、交通の安全性を向上させるだけでなく、持続可能な都市インフラの構築にも貢献できます。

私たちは、AIと物理空間と仮想空間の融合を駆使し、未来の交通環境をよりスマートで安全なものへと進化させることを目指しています。この技術が、次世代の社会基盤を支える一歩となることを願っています。